明确和理解学科的概念与内涵是重要的出发点。学科一般被认为具有两个基本含义:一是指知识体系的科目和分支；二是指高校教学、科研等功能单位，也是对教师教学、科研业务隶属范围的相对界定。

学科交叉是指在原有学科知识体系划分基础上，通过不同学科知识的交互借用或结合，得出本学科领域内更具创新性的理论与实践认识。这种结合既包含自然科学内部各学科门类之间的交叉融合，也包含社会科学内部各学科的交叉融合，还包括自然科学和社会科学之间的交叉融合。美国跨学科和学科交叉研究专家朱丽·汤普森·克莱恩(Julie Thompson Klein)通过梳理和统计社会科学领域与自然科学领域中学科交叉现象发生的时间脉络，发现学科交叉现象较早发生于社会科学领域之中，即自第一次世界大战结束至20世纪30年代，而自然科学领域紧随其后，后者较早发生在20世纪四五十年代。在此之后，学科交叉不仅局限于发生在单独的社会科学领域或自然科学领域之内，在两者之间交叉融合的现象也越来越多，其中社会科学领域的研究借鉴了大量来自自然科学领域的方法。自不同领域内或领域间的学科交叉出现以来，其发展历程不到百年。研究学者通过回顾学科交叉现象的发生与发展，将产生这些学科交叉的动力和原因进行总结，大致归纳为以下两个方面:一方面是外源性动力，这一动力或机制来自于社会中存在的真实问题，是从社会需求的角度展开讨论，这些现实问题不仅为高校提供持久的动力，还激发了高校为更好地服务社会而履行其全部的社会责任；另一方面是内源性动力，这种动力或机制主要源于学科本身在发展过程中对于新知识生产的渴望。简而言之，学科交叉的产生与发展是由于内在因素和外在因素同时导致的，而在现实世界发展过程中，学科交叉现象不断涌现，不仅表现为由多种因素和力量共同作用与推动，还呈现出内在因素和外在因素交替主导、叠加影响的态势。在当今经济全球化背景下，国际环境的不确定性不断加深，信息与知识井喷式增长和传播，新技术不断革新和普及。由此也导致了全球范围内竞争的加剧，无论是在现实社会中，还是学界所研究的问题，由于社会和经济发展而引发的问题变得越来越复杂，早已不是由单独一门学科现有的研究内容或知识所能解决的，甚至是任何单一学科难以独自解决的。那么学科的交叉就成了各学科解决复杂问题的新思路或新角度。因此，在这一时期，尤其是数字经济时代来临提供了诸多机遇与挑战的背景下，自然和社会发展所带来问题的复杂性不断叠加，学科交叉势在必行。

经济学与其他学科的交叉十分丰富，也是社会科学领域内较早进入学科交叉发展的学科之一。如果说经济学理论中的重农学派和劳动价值理论的发展，还是主要依赖严密的逻辑推理及其与案例分析的相互求证，那么自马克思主义的劳动价值论开始，宏观经济学中的再生产理论被定量刻画，同时微观经济学理论中对生产成本理论分析更多关注机会成本的变化，可以用边际成本的概念表达。此时，生产总成本函数就可以表达为固定成本和可变成本之和，即TC =FC+VC。随着对生产函数刻画的不断发展，在谈到产品的生产函数时，最具代表性的柯布-道格拉斯生产函数形式将其表达为Y (L，K )=A ·L^αK^1-α。这种函数表达式的设置方式表明产品的生产取决于生产这种产品所投入生产要素的组合。上式表示在仅考虑两种生产要素——劳动力和资本投入的情况下，特定产品的生产量决定于这两种生产要素的投入量，以及这两种生产要素投入组合所形成的生产率(或指技术，有时也被认为是所有生产要素投入的绝对量之外所产生的效率，即全要素生产率，记作TFP)。这意味着从此时开始，作为社会科学的经济学，其基本概念逐渐可以使用数学公式进行较为精确的表达。自1969年开始，除根据诺贝尔1895年的遗嘱而设立的五个奖项之外，瑞典中央银行又设立诺贝尔经济学奖。设立这项专有奖项的一个重要原因是，经济学研究突飞猛进，对现代社会经济发展贡献巨大，且与人民生活密不可分。其中高效使用自然科学的公式推导、逻辑推理和精确表达，正是经济学研究高速发展的巨大动力，也使得经济学成为少数可以进行量化研究的社会科学领域之一。不仅如此，在整个经济学的发展历程中，微观经济学、宏观经济学、发展经济学、国际经济学、货币银行学、计量经济学等经济学分支学科，不断利用自然科学的方法来表达经济学领域的知识体系，从而完成了将经济学知识体系从直观表达到数学表达的全过程。这使经济学成为一门更符合科学表达形式要求的学科。经济学与数学的结合不仅能够更精确地表达经济学理论，更重要的是这种结合使经济学能借助其影响因素，实证或印证经济学的理论和结论，从而使经济学的理论概括能够以分解的方式，分析和探究各种影响经济的因素对社会经济现象变动的具体贡献。与此同时，基于数学表达发展出的经验研究反过来也会影响经济学理论分析和实践应用，这些实证结果一方面能够印证其刻画理论的数学表达方式的正确性，另一方面也表明该理论可以指导社会经济活动，可以为政府干预经济活动、抑平经济波动提供政策工具选择的依据。

数字经济学就是交叉学科的产物。1946年，美国宾夕法尼亚大学制造出世界上第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”(ENIAC)，计算机的出现极大地提升了人类的计算速度。随后的两年中，晶体管和程序存储机的发明与量产，使电子数字计算机进行大规模的普及成为可能。但此时计算机的使用范围仍然十分有限，直至1951年世界上首台商用数字计算机的出现，标志着电子数字计算机开始在经济活动中真正发挥作用。在此之后，集成电路的发展进一步促进了电子计算机的推广，而光纤通信技术的出现则引发了另外一场具有重要意义的变革，即信息通信技术的革新。1977年，集成电路技术实现了大规模到超大规模的跨越，微处理器的应用推动了电子技术的巨大进步，与此同时光纤通信也首次实现商用，为互联网与移动通信的普及奠定了基础。随着基础设施的广泛建设和电子技术的不断更新，1994年互联网首次开展商业用途，这意味着以互联网为载体的信息通信技术推动着全球经济进入全新的时代。电子数字计算机、集成电路、光纤通信、互联网等信息通信技术的飞速发展和基础设施的建设，极大促进了数字技术在全球经济活动中的推广和应用，同时大数据、人工智能、云计算、区块链等一系列新兴数字技术的出现，为数字经济的发展提供了坚实的支撑和保障。

在此期间，信息和自然科学知识在经济发展中的作用日益凸显，信息经济、知识经济和数字经济具有类似的基础，同时三者之间又存在相互依托的关系。而且，这几种不同的表述都体现出一个事实，即数字经济在萌芽阶段尚未显示出其对经济增长的巨大贡献。在这一时期，学者们提出了诸如“信息经济时代”“后工业社会”和“知识经济时代”等概念。因此，探究信息经济、知识经济和数字经济之间的联系，是把握数字经济发展脉络的重要路径。相较于传统经济学理论研究中通常会作出的完全信息假设，乔治·斯蒂格勒(George J. Stigler)在1961年通过引入信息不完全的假设条件，使得经济数理分析更加拟合现实情况。同时，这项工作也使信息经济学在经济研究中首次确立了自身的地位。信息不仅成为信息经济的关键要素，也在经济活动中发挥着重要的贡献和价值。信息区别于物质，是一种对不完全、不对称和有序性的描述，可以用来减少不确定性，并且具有特有的效用和价值，进而对经济活动产生重要的影响。在微观层面，信息经济主要关注信息要素对资源配置优化的作用及其机制；在宏观层面，信息经济探究信息产业对经济增长的贡献。信息通信技术与信息经济的快速发展，很大程度上降低了信息传递的成本，促使信息要素在信息经济发展中发挥作用。然而，单纯依靠信息要素来解决经济活动的不确定性是比较困难的，将信息有效地转化为知识有助于解决这一问题。1962年，“知识产业”(knowledge industry)这一概念由弗里兹·马克卢普(Fritz Machlup)首次提出，他认为知识产业是信息技术和社会发展的理论基础。知识经济始终与信息经济相伴发展，经合组织(OECD)在1996年正式提出“知识经济”的概念，并将其描述为以知识和信息的生产、分配和使用为基础的新型经济。在知识经济时代中，知识要素具有非竞争性和部分非排他性，与信息要素共同构成经济发展的关键要素。由此可见，信息经济、知识经济与数字经济是相互依托、共同发展的。一方面，信息经济和知识经济推动了数字经济的诞生与发展。数字技术的发展应用改变了信息和知识的存在形式与传播途径，越来越多的信息和知识借助数字化技术转变为数字要素，进而融合到经济活动的各个方面。另一方面，数字技术也反过来丰富了信息经济和知识经济。数字技术通过降低信息和知识的传递成本，并且依托互联网等信息通信技术或载体推动信息与知识的有效传播，这意味着数字经济也是信息经济和知识经济快速发展的动力之一。在经济学意义上，数字要素作为新的生产要素，已经引起了经济学家们的广泛关注。与此同时，人们开始探究数字要素加入和推动现代经济发展的形式与路径，并估计数字要素对经济发展的影响。研究和分析这些问题的一个关键出发点，是数字要素使经济运行部分克服了信息的不对称性，使产品与服务的生产方式不断创新，并提升产品和服务的质量和效率。

实际上，这一发展过程的关键是由信息技术到数字技术的发展，即从信息的收集，发展到信息的筛选、识别、整理、制成数字产品和数字服务，进而推向社会应用的过程。而这种转变无一不是依托人工智能、大数据、算力和算法等不同领域的科学知识的增强，依托这些领域科学知识的应用不断推广，并与经济活动相结合，在此过程中追求经济利益，从而带来数字经济的发展。这意味着:一方面数字经济的形成是一种先进科技融入人们经济活动的自然演进过程；另一方面，如果没有经济机制的运行，或者在生产、交换、分配、消费过程没有数字要素的参与，或者数字要素不能在其中扮演重要角色，那么就很难形成数字经济的实践。因此，数字经济是一种在数字发展和演化成为新的生产要素后，社会生产方式自然升级和转型的形态。从学科发展的角度来看，随着现实社会经济活动日趋复杂，单纯的社会科学知识，特别是经济学知识，尽管它已经走向定量化、计量化，仍然很难精确地描述、分析和预测社会经济活动。经济信息的高度不确定性并不是源于经济信息本身的匮乏，而是因为单纯依靠原有的理论经济学和应用经济学知识很难收集、加工、筛选社会经济所传递的海量信息、多维信息。传统商品和服务的交易市场很难概括以互联网为载体的平台经济，因此，以现有的研究和学习模式，很难在现代信息技术发展水平下实现资源、生产要素和产品的最优配置，很难反映数字产品与服务的市场价值及其社会贡献，很难反映现代经济中收入分配和消费模式的变化。大数据、人工智能和互联网等属于自然科学的技术进步，在为构建现代经济生产要素—数字要素做出贡献的同时，也对人类提出了新的研究问题和要求，特别是在经济学领域中，在数字要素加入生产过程时，即将数字要素引入所形成的数字产业化和传统产业数字化，应当如何认识和把握新的生产方式、交换方式、资源配置方式和消费方式及其相应的变化? 总而言之，新生产要素的加入和新生产方式的形成，要求原有的经济学必须以此为基础作出全新的回答。然而这些回答都必须始于同一个出发点，也就是数字要素是继土地、劳动、资本和技术之后又一新的生产要素。从微观经济的角度看，需要阐述企业或平台生产什么、生产多少和为谁生产等一系列问题。需要在大数据、人工智能、深度学习的知识背景下，在新的经济运行条件下，对经济学的基本问题能够产生更加深刻且全面的回答。例如，如何理解和探究数字经济时代下的产品和服务的成本? 如果从生产成本的角度出发，不仅包含了固定成本、可变成本和全要素生产率的影响，还需要考虑数字要素的成本，即人类智慧的凝结——智能。

从宏观经济的角度看，还需要解决这样一个问题:数字要素加入生产过程中，它在整体经济发展和增长中扮演什么样的角色? 一般而言，当一种新的生产要素加入之后，必然能够对经济增长带来“超常贡献”，否则，它很难进入生产过程，并替代或强化原有产品的生产效率。因此，数字要素的加入在理论上也必须如此。我们注意到数字要素具有两个重要的特征:一是数字要素作为一般生产要素加入生产过程，并以盈利为目的进入市场，从而获得社会承认的价值或价格；二是它作为具有一定公共物品性质的产品面向社会提供产品或服务时，只有以盈利为目的使用这些数字产品或共享平台的活动才会支付部分费用。由此可知，数字产品中所包含的凝结智慧的“智能”部分具有较高的社会价值或市场回报，这推动了社会加大对数字要素的投入，进一步将资源更多地配置到数字产品生产中，并产生出更多的数字产品和服务。回到宏观经济学的视角，数字经济提升了产品和服务的生产效率及生产总量，从而使GDP发生超常的增长。其中，数字要素在数字经济生产方式中产生的“超常贡献”表现为其在拉动经济增长过程中的突出贡献。中国信息通信研究院通过构建数字经济发展指标，测算出在2020年47个国家的数字经济增加值规模达到32.6万亿美元，同比名义增长3.0%，占GDP比重为43.7%。同时期中国数字经济规模由2005年的2.6万亿元扩张到39.2万亿元，居世界第二位。从发展趋势看，数字经济占GDP比重逐年提升，由2005年的14.2%升至38.6%。另据统计，2021年全球数字经济规模达到45.5万亿美元，数字经济占全球GDP的比重将超过50%。中国数字产业化规模达到8.35万亿元，产业数字化规模为37.18万亿元，数字经济占中国GDP的比重达到39.8%。由上述统计可知，数字经济正在成为乃至全球中国经济增长的重要贡献者。以2020年为例，全球经济总体增长速度为 2.8%，而同期数字经济的增长率为3.0%。中国2020年总体经济增长率为2.3%，数字经济的增长率达到了9.7%。这些“超常贡献”凸显了一个经济时代的到来，同时也意味着具有新生产方式的数字经济时代来临。

数字经济在现实中的贡献使我们认识到，数字经济学已经不同于原有的经济学。数字经济学是一门建立在人工智能、大数据、算力和算法等自然科学领域一系列知识体系基础上的经济学。从学科融合与学科交叉的角度看，只有基于实现信息科学、计算机科学、软件工程、统计学、人工智能等自然科学与理论经济学、应用经济学、法学等社会科学知识相互交叉和融合的角度，才能认识、理解数字经济学，甚至重建经济学的研究体系。否则，原有的经济学很难阐释数字经济运行背景下的现代经济运行规律和现象。因此，数字经济是多学科知识交叉并运用于经济运行的产物。那么，我们对数字经济发展的解释，也必须从多学科融合的高度加以概括和说明，从而形成数字经济学的知识体系。

由此可知，数字经济学是一个阐述在数字要素作为一种新的生产要素，并与原有的土地、劳动、资本和技术等生产要素相结合，重新构造有限资源最优配置的过程中，形成数字产品和服务的经济学知识体系。这意味着，数字经济学是一种试图解释在数字要素参与下，数字产品和服务的生产、分配、交换和消费运行全过程的经济学。同时，数字经济学也是一种以大数据、人工智能、互联网等自然科学领域知识体系作为交叉科学基础，研究稀缺资源和共享资源共存条件下最有效分配，以及通过改变或降低成本带来整体经济运行效率提升的新经济学。

数字经济时代下国际贸易学的发展可以被视为新经济学发展的一个重要启示。传统的国际贸易理论为了简化分析问题的难度，通常会假定机会成本不变，这意味着国与国之间的贸易可以依据两个国家之间的比较优势形成“双赢”的贸易利益和国际分工格局。但是现实并非如此，在企业的现实生产活动中，生产的机会成本会发生变化，这其中包含了三种情况，分别是机会成本不变、机会成本递增和机会成本递减。基于这些情况，现实经济活动演变出不完全竞争，国与国之间的贸易越来越多地表现为产业内贸易。由此，国际贸易理论也在新的假定条件下形成了“产业内贸易理论”或“新贸易理论”。不仅如此，伴随经济的发展，学者们发现，现实中还有另外一种贸易形式，即只有一个行业内或产业内的大企业才具有国际贸易的竞争优势。与之相对应，解释这种“差异产品”形式下的贸易起因、结构和动力的国际贸易理论被称为“新-新贸易理论”。由此可知，新贸易理论的诞生和已有理论的不断推进，使这些贸易理论能够更加接近现实经济运行的现象和规律。今天，我们迎接数字经济学的同时，实际上也是迎接经济学新发展的来临。为了更好地面对这种新发展，我们既需要借助交叉科学的理论来更加深入地认识新经济现象，也要依托学科交叉来更加全面地认知和理解这些经济现象的内涵。一方面，大数据、人工智能、互联网等新技术和新载体的应用，使我们看到更多维度的因素会对经济运行和发展产生影响；另一方面，技术的全面进步，特别是信息技术和数字技术所带来的共享属性、排他性及其这两种属性的融合，为社会经济的价值创造、福利分享以及经济增长在数量和质量上的提升带来了巨大的改变与影响。因此，数字经济是经济学发展的新阶段。由于数字要素影响着经济运行的全过程，我们亟须将经济学的知识体系进行全新的修正或推进。其中一个关键的认知是，数字经济学是一种以交叉学科知识为基础，以数字要素融入生产、分配、交换、消费全过程，在有限资源和共享资源基础上实现高效分配的经济学。

交叉学科是人类获取多方面科学突破的重要路径之一。陈其荣对历史上诺贝尔自然科学奖的获奖情况进行统计，发现1901年至2008年的108年里一共颁发了356项诺贝尔自然科学奖，其中属于交叉研究成果的奖项总计185项，占总体比例达到52.0%，并且在此期间这一比例数值随着时间的推移不断提升，如果以20年为步长进行划分，交叉研究奖项占比分别为32.0%(1901—1920年)、41.7%(1921—1940年)、54.0%(1941—1960年)、56.8%(1961—1980年)、61.1%(1981—2000年)和66.7%(2001—2008年)。他指出诺贝尔自然科学奖的颁发情况可以以20世纪50年代为分界线，在分界线之前大部分获奖研究是属于单一学科的，而在分界线之后，大部分则是属于交叉研究。实际上，科学发现的路径主要有两个:一是在特定的学科领域进行长期的、累积性的耕耘，从而发现该领域内现有研究的、存在的某种局限或不足的议题或内容，从而站在巨人的肩膀上，填补现有研究的空缺，补充、推进或修正现有的研究成果；二是更换研究的角度，或者从超常的角度，借助多维的科学知识体系或某个领域内的科学知识所带来的启示，发觉差异，发现新发展领域，发掘和借用其他科学知识领域的启示或工具，进而得到新的科学发现。

数字经济学是上述两种路径的结合。一则，伴随科学技术的快速发展，特别是大数据、人工智能、互联网的发展推动了人类运用这些科技进步成果的欲望不断增强，进而推动了科学技术在现实经济中的广泛应用。这一过程的表现形式是生产数字产品，以及提供高质量的数字服务。并且，进一步在市场旺盛需求的鼓励之下，形成数字产品和服务的产业化，同时向传统产业引入数字因素，形成产业的数字化。而且，这种数字产业化和产业数字化越是发展，就越能渗透到生产、分配、交换、消费的全部过程之中，以致改变全部的生产方式和经济生活。因此，科学技术的进步推动着经济学不断丰富其内容与范畴，甚至改变经济学的原有理论。这反映了一个事实，即经济现实的发展推动了经济学理论的发展。从理论上概括出经济现实，我们必须要找到其发展变化的源泉。而这个源泉正是科学技术的进步，尤其是大数据、人工智能、互联网的不断发展与革新。二则，如果不能理解或不能换一种角度来审视经济学的新发展形式，那么就不能敏锐地认识到，经济学的基本理论可能已经发生了变化。否则，我们仍在使用已经过时的经济学理论来认识或概括已经发生变化的经济社会。要抓住这种变化，并非从认识经济学开始，而是要从学习大数据、人工智能、互联网、机器学习和深度学习等经济学之外的领域出发。从这个意义上说，数字经济学的形成既是由科技进步带来社会经济变化而引发的自然结果，也是经济学要伴随经济现实的发展和演进不断发展与总结的必然要求。因此，经济学将在学科交叉的基础上不断丰富和累积，这些累进的结果使数字经济学具备了更多交叉学科的特色。

谈到学科交叉和交叉学科，我们必须注意到近年来中国学科专业方面具有深远意义的新文科、新工科、新医科、新农科等一系列专业学科的发展。专家学者以及政府部门业已深刻认识到学科交叉对中国现代科学技术发展、人才培养的重要性，特别是认识到现代社会经济与现代科学技术发展相互交叉融合的重要性。在教育部的领导下，展开了对新文科、新工科、新医科、新农科交叉融合的探讨，以适应现代社会经济发展对复合型人才培养的需要。教育管理部门和各高等院校认识到，伴随着科学技术的发展，原有的人才培养模式和人才培养规格很难适应正在高度交叉、高度融合的科学技术发展与社会经济发展的需要；认识到科技发展、社会经济发展的知识不再局限于单一领域，现代科技与现代社会经济以高度融合、多样化、复合化的形式存在和发展，因而需要对其进行多因素、多角度、多维度的理解、把握和拓展，否则仅依靠任何单一的科学领域对科技、社会经济现象开展研究，进而得出的认识都可能是片面的，或者是有相当局限的。为了准确认识和把握科技发展、社会经济发展变化，并用于改造自然，变革社会，推动高质量发展，我们对人才的培养也必须是建立在学科交叉的基础之上，注重复合型人才的培养。从高等学校、科研等功能单位对教师教学、科研业务隶属范围的相对界定来看，需要做出一系列新的调整。因此，以文理交叉、文工交叉为代表的新文科，以理医交叉、工医交叉、文医交叉为代表的新医科，以理农交叉为代表的新农科，以及信息技术与多学科交叉的各类学科专业应运而生。各学科从满足社会重大需求和迎接科技革命未来挑战的战略目标出发，提出诸多具有交叉特色，同时针对某种专门需要的学科专业。数字经济专业是建立在这种交叉学科设计基础上，且着眼于本科阶段人才培养的新文科专业。而科技金融等正是这种交叉专业在不同模式下对新文科、新工科、新农科、新医科的体现。这些专业的基本特征是传统文科知识体系与现代科技发展的新知识、新技术、新应用的有机结合。我们所强调的新专业或新文科专业，并不是“两张皮”式的硬性组合，而是现代科技发展、社会经济发展在专业建设上的必然要求和反映。数字经济专业的课程体系和培养方式，既需要传承经济学科的本源，又要注重将大数据、互联网、人工智能、机器学习和深度学习等现代科技知识融入经济学的科学知识体系之内，创新性地形成数字经济学、数字贸易学、数字金融学、数字产业发展、数字经济增长等新课程体系或课程模块。实际上，这些课程教材的编写和教学只是对数字经济现实的反映和理论化。现实中数字经济的发展、网络或平台经济的发展、数字服务业等新业态的发展、新金融和区块链的发展已经呈现兴盛之势。这要求大学的教育、大学的课程体系和课程内容建设都要跟上社会经济发展，特别是要跟上现代信息技术、大数据、互联网、人工智能等科技发展在现实社会经济中不断拓展应用空间的步伐。总之，这些学科专业的出现，反映了在应对人类共同面临的自然科学领域、社会科学领域及各领域融合产生多维领域发展变化的挑战时，一个崛起的大国所作出的有力回应。因此，我们要积极理解，积极参与，积极推动，积极创新。

我们切身感觉到，数字经济学必然是学科交叉的产物，同时，所形成的数字经济学也一定是一个交叉学科的成果。由此可以得出结论:数字经济学是伴随科技进步，特别是大数据、人工智能、互联网在社会经济中广泛应用而产生和发展出的新经济学。如果从经济学的发展趋势来看，数字经济学必然是建立在人类科技不断进步的条件下，改变了生产力中涵盖的各种生产要素，特别是改变了由数字要素加入产生的新生产关系，进而带来了新的生产方式。经济学者只有在把握生产力发展变化的基础上，才能认识到其中生产关系的改变，乃至理解社会生产方式的巨大变革。经济学也只有从学科交叉的基础出发，深刻认识科技的进步和新生产要素的超常贡献，才能发展并建立起新经济学——数字经济学的理论体系。从学科发展的角度看，在现代学科发展和科学知识体系演进的过程中，数字经济学的建立与发展，也标志着经济学研究正在走向交叉学科建设的正确道路。其间新文科的建设是适应这种巨大变化的具体的、具有战略前瞻性的选择。可以预见，未来的经济学是一个建立在学科交叉基础上的交叉学科。换言之，在未来经济学领域内的世界一流学科是一个交叉学科，即数字经济学。因此，我们要努力为这个交叉学科体系的建设贡献力量。